اکسپرس 24
کتاب FastAPI و ساخت APIهای Predictive Maintenance

کتاب FastAPI و ساخت APIهای Predictive Maintenance

تگ‌ها: API FastAPI RESTful API برنامه‌نویسی پایتون پیاده‌سازی API پیش‌بینی توسعه وب مدل‌سازی داده مهندسی نرم‌افزار نگهداری پیش‌بینانه

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره FastAPI و ساخت APIهای Predictive Maintenance

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: فست ای‌پی‌آی (FastAPI)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر نگهداری و تعمیرات پیش‌بینانه
  • 2. مبانی و اصول نگهداری و تعمیرات پیش‌بینانه
  • 3. انواع روش‌های نگهداری و تعمیرات
  • 4. چرخه عمر دارایی‌ها و مدیریت آن‌ها
  • 5. جمع‌آوری داده‌های مربوط به نگهداری و تعمیرات
  • 6. انواع سنسورها و ابزارهای پایش وضعیت
  • 7. مفاهیم پایگاه داده و ذخیره‌سازی داده‌های حسگر
  • 8. مقدمه‌ای بر زبان برنامه‌نویسی پایتون
  • 9. مبانی کار با کتابخانه Pandas برای تحلیل داده
  • 10. کار با فایل‌های CSV و Excel در پایتون
  • 11. مفاهیم اولیه یادگیری ماشین
  • 12. انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشین
  • 13. مقدمه‌ای بر رگرسیون خطی
  • 14. کاربرد رگرسیون خطی در پیش‌بینی
  • 15. مقدمه‌ای بر درخت‌های تصمیم
  • 16. کاربرد درخت‌های تصمیم در پیش‌بینی
  • 17. مقدمه‌ای بر ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 18. کاربرد SVM در پیش‌بینی
  • 19. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 20. شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه (MLP)
  • 21. آموزش و اعتبارسنجی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 22. معیارهای ارزیابی مدل‌های رگرسیون
  • 23. معیارهای ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
  • 24. پیش‌پردازش داده‌ها برای مدل‌سازی
  • 25. مقیاس‌بندی ویژگی‌ها (Scaling)
  • 26. کدگذاری متغیرهای دسته‌ای (Encoding)
  • 27. مدیریت مقادیر گمشده (Missing Values)
  • 28. مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 29. مقدمه‌ای بر فریم‌ورک FastAPI
  • 30. نصب و راه‌اندازی FastAPI
  • 31. ایجاد اولین API با FastAPI
  • 32. تعریف مسیرها (Routes) و عملیات HTTP
  • 33. دریافت پارامترها در درخواست‌های API
  • 34. انتقال داده‌ها در بدنه درخواست (Request Body)
  • 35. اعتبارسنجی داده‌ها با Pydantic
  • 36. ایجاد مدل‌های داده با Pydantic
  • 37. پاسخ‌دهی به درخواست‌های API
  • 38. مدل‌های پاسخ‌دهی (Response Models)
  • 39. کار با پایگاه داده در FastAPI
  • 40. اتصال به پایگاه داده PostgreSQL
  • 41. استفاده از SQLAlchemy برای تعامل با پایگاه داده
  • 42. مدل‌سازی جداول پایگاه داده
  • 43. عملیات CRUD (Create, Read, Update, Delete)
  • 44. پیاده‌سازی API برای ذخیره داده‌های حسگر
  • 45. پیاده‌سازی API برای بازیابی داده‌های حسگر
  • 46. پیاده‌سازی API برای به‌روزرسانی داده‌های حسگر
  • 47. پیاده‌سازی API برای حذف داده‌های حسگر
  • 48. اتصال FastAPI به مدل‌های یادگیری ماشین
  • 49. بارگذاری مدل‌های آموزش‌دیده
  • 50. ارائه API برای پیش‌بینی با مدل بارگذاری‌شده
  • 51. مدیریت خطاها در API
  • 52. لاگ‌گیری (Logging) در FastAPI
  • 53. مستندسازی خودکار API با Swagger UI
  • 54. مستندسازی خودکار API با ReDoc
  • 55. امنیت API در FastAPI
  • 56. احراز هویت (Authentication)
  • 57. مجوزدهی (Authorization)
  • 58. استقرار (Deployment) برنامه‌های FastAPI
  • 59. مقدمه‌ای بر Docker برای بسته‌بندی برنامه‌ها
  • 60. ایجاد Dockerfile برای برنامه FastAPI
  • 61. ساخت ایمیج Docker
  • 62. اجرای کانتینر Docker
  • 63. استقرار برنامه FastAPI در سرور
  • 64. مقدمه‌ای بر مفاهیم نگهداری پیش‌بینانه در صنعت
  • 65. کاربرد APIهای Predictive Maintenance در صنعت نفت و گاز
  • 66. کاربرد APIهای Predictive Maintenance در صنعت برق
  • 67. کاربرد APIهای Predictive Maintenance در صنعت حمل و نقل
  • 68. کاربرد APIهای Predictive Maintenance در صنعت تولید
  • 69. شناسایی انواع خرابی‌های رایج
  • 70. مدل‌سازی مبتنی بر قانون (Rule-based Modeling)
  • 71. مدل‌سازی مبتنی بر داده (Data-driven Modeling)
  • 72. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق (Deep Learning)
  • 73. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای تحلیل سری‌های زمانی
  • 74. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و LSTM
  • 75. کاربرد یادگیری عمیق در پیش‌بینی خرابی
  • 76. تکنیک‌های تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection)
  • 77. مدیریت دارایی‌های دیجیتال
  • 78. بهینه‌سازی برنامه‌های نگهداری و تعمیرات
  • 79. ارزیابی اقتصادی پیاده‌سازی Predictive Maintenance
  • 80. شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPIs) در نگهداری پیش‌بینانه
  • 81. آینده نگهداری و تعمیرات پیش‌بینانه
  • 82. استفاده از داده‌های IoT در نگهداری پیش‌بینانه
  • 83. ملاحظات اخلاقی در جمع‌آوری و استفاده از داده‌ها
  • 84. استانداردهای صنعتی در نگهداری پیش‌بینانه
  • 85. مطالعات موردی (Case Studies) موفق در Predictive Maintenance
  • 86. نکات پیشرفته در مهندسی ویژگی برای سری‌های زمانی
  • 87. تکنیک‌های کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)
  • 88. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در نگهداری
  • 89. مدیریت ریسک در نگهداری پیش‌بینانه
  • 90. ارتباط بین نگهداری پیش‌بینانه و قابلیت اطمینان
  • 91. تحلیل علت ریشه‌ای (Root Cause Analysis) با داده
  • 92. بهینه‌سازی استراتژی‌های تعمیرات
  • 93. تکنیک‌های پیشرفته اعتبارسنجی مدل
  • 94. ارزیابی و انتخاب بهترین مدل برای مسئله
  • 95. توسعه مستمر مدل‌های پیش‌بینانه
  • 96. ملاحظات امنیتی در APIهای صنعتی
  • 97. اصول طراحی APIهای مقیاس‌پذیر
  • 98. پیاده‌سازی سیستم‌های هشدار دهنده خرابی
  • 99. تحلیل هزینه-فایده پیاده‌سازی APIهای Predictive Maintenance

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.